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Enregistrement W2096778742 · doi:10.1364/oe.16.001820

Multiple-multipole simulation of optical nearfields in discrete metal nanosphere assemblies

2008· article· en· W2096778742 sur OpenAlexafffund
Wei-Yin Chien, Thomas Szkopek

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePlasmonic and Surface Plasmon Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesMcGill UniversityCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésMultipole expansionSPHERESNanoparticleMaterials scienceElectromagnetic fieldScatteringElectric fieldOpticsLight scatteringField (mathematics)Absorption (acoustics)NanophotonicsNanostructureResonance (particle physics)Mie scatteringPhysicsNanotechnologyAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We applied a multiple-multipole method to calculate the field enhancement of discrete metal nanosphere assemblies due to plasma resonance, thus performing the first full electromagnetic simulation of a variety of nanoparticle assemblies for efficient field focusing, including the self-similar geometric series of spheres first proposed by Li, Stockman and Bergman. Our study captures electromagnetic resonance effects important for optimizing nanoparticle assemblies to achieve maximum electric field focusing. We predict optical frequency electric fields can be enhanced in gold nanoparticle assemblies in aqueous solution by the order of ~450, within a factor of 2 of that achievable in silver nanostructures. We find that both absorption and far-field scattering resonances of nanoparticle assemblies must be carefully interpreted when inferring near-field focusing properties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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